《机器视觉》课程教学大纲（本科）.docx

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1、机器视觉（Machine vision）课程代码：（03410088）学分：2学时：32 （其中：课堂教学学时：24 实验学时：0 上机学时：8课程实践学时:0 ）先修课程：光学，程序设计（C语言），数字图像处理适用专业：光电类专业、仪器类专业教材：机器视觉，作者伯特霍尔德霍恩，王亮译一、课程性质与课程目标（一）课程性质（需说明课程对人才培养方面的贡献）“机器视觉”是光信息科学与技术等专业的一门前沿选修课，融合了光学检测、图像处理、程 序算法等多个学科的知识。通过本课程的学习，使学生逐步掌握机器视觉相关的基本原理、了解通 过机器视觉进行各种自动检测的常用方法和典型应用，并能自己搭建软硬件系统实

2、现简单的机器视 觉功能。（二）课程目标（根据课程特点和对毕业要求的贡献，确定课程目标。应包括知识目标和能力目标。）1. 了解机器视觉的应用领域与发展现状；2 .掌握图像信息采集和处理系统的硬件模块，理解器件的选型原则；3 .掌握图像处理的重要方法，能够根据任务要求对图像进行有效的特征提取和识别。二、课程内容与教学要求（按章撰写）第一章机器视觉检测概述（一）课程内容（1）机器视觉应用分类（2）视觉检测原理与软件体系（3）视觉检测算法的研究现状（二）教学要求了解机器视觉领域的发展现状和应用领域，熟悉视觉检测的工作原理，掌握视觉检测的基本流 程。(三)重点与难点视觉检测工作原理第二章图像预处理(-)

3、课程内容(1)图像滤波(2)图像增强(3)图像锐化(二)教学要求掌握图像滤波的分类，包括高斯滤波、均值滤波、中值滤波等；通过电子元件的检测案例理解 图像增强的方法，包括灰度变换、直方图增强等；熟悉图像水花的算法原理。(三)重点与难点图像滤波的各种方法与适用条件第三章图像分割(-)课程内容(1)边缘检测(2)基于先验知识的ROI提取(3)直方图反向投影(4)阈值分割(5)轮廓算法(二)教学要求掌握一阶和二阶微分边缘算子的计算方法，了解导爆管和电子元器件视觉检测的边缘检测；掌 握ROI设定方法，了解FPC补强片缺陷检测的轮廓掩模和汽车锁扣钟点视觉测量的钟点ROI提取。 掌握基于灰度的直方图反向投影

4、算法和基于直方图反向投影的坯布疵点定位。理解全局阈值分割和 局部闽值分割的异同。(三)重点与难点边缘检测和阈值分割定常用方法 第四章图像变换（一）课程内容（1）形态学处理（2）几何变换（3）图像轮廓拟合（二）教学要求了解形态学处理的方法，掌握平移、缩放、旋转与仿射变换等几何变换。掌握直线拟合、元的 拟合等轮廓拟合方法，了解FPC补强片激光测高的光斑椭圆拟合和TFDS零件轮廓的组合图元识别。（三）重点与难点图像轮廓拟合第五章特征提取与图像匹配（一）课程内容（1）基于灰度的特征提取与匹配（2）基于不变矩的特征提取与匹配（3）基于形状的特征提取与匹配（二）教学要求张娜给我基于灰度的模板匹配和高斯金字

5、塔匹配方法，了解TFDS截断塞门手把的灰度模板匹配。 掌握不变矩特征和基于不变矩的匹配算法，了解基于几何形状特征的TFDS截断塞门手把匹配、基于 改进形状上下文的TFDS挡键故障识别、基于角度与尺度混合描述子的TFDS集尘器匹配和基于改进 高度函数的T： FDS截断塞门手把匹配。（三）重点与难点基于形状的特征提取与匹配三、学时分配及教学方法章（按序填写）教学形式及学时分配主要教学方法支撑的课程目标课堂 教学实 验上 机课程 实践小 计第一章22讲授法目标1、2、3第二章44讲授法目标1、2、3第三章628讲授法、案例法目标1、2、3第四章628讲授法、案例法目标1、2、3第五章6410讲授法、

6、案例法目标1、2、3合计24832注：1.课程实践学时按相关专业培养计划列入表格;2.主要教学方法包括讲授法、讨论法、演示法、研究型教学方法（基于问题、项目、案例等教 学方法）等。四、课程考核考核形式考核要求考核权重支持的课程目标平时成绩考勤、随堂小册、作业15%目标1、2、3大作业报告自选案例，对其进行合理的机器视觉处理，实现一定的检测功能65%目标1、2、3上机练习完成上机练习20%目标1、2、3注：1 .分学期设置和考核的课程应按学期分别填写上表。2 .考核形式主要包括课堂表现、平时作业、大作业、小论文、项目设计和作品等。3 .考核要求包括作业次数、考试方式（开卷、闭卷）、项目设计要求等

7、。4 .考核权重指该考核方式或途径在总成绩中所占比重。五、课程目标达成度评价课程目标对应考核形式实际评测结果（学生达到的平均水平）课程目标1平时成绩、大作业报告及上机练习（课堂表现xl5%+上机练习x20%） /3+期末大作业x65%课程目标2平时成绩、大作业报告及上机练习（课堂表现xl5%+上机练习x20%） /3+期末大 作业x65%课程目标3平时成绩、大作业报告及上机练习（课堂表现xl5%+上机练习x20%） /3+期末大 作业x65%六、参考书目及学习资料（书名，主编，出版社，出版时间及版次）1 .机器视觉，作者伯特霍尔德霍恩，王亮译，电子工业出版社2 .MATLAB计算机视觉与机器认知王文峰 等著，北京航空航天大学出版社 七、大纲说明（内容可包括课程基本要求、习题要求及其它一些必要的说明）1 .采用多媒体教学手段，保证讲课进度的同时注意学生的掌握程度和课堂的气氛;2 .在第一章讲授结束时，布置课程报告的选题和要求；3 .本课程有8个学时的上机练习。2017年9月15日